歌唱发声原理教案？

一、歌唱发声原理教案？

歌唱发声要引起共鸣效应，发声于声带，鼻腔、额头两边要共鸣。

二、电磁弹射原理教案？

电磁弹射技术是一种新兴的直线推进技术，适宜于短行程发射大载荷，在军事、民用和工业领域具有广泛应用前景。

电磁弹射就是采用电磁的能量来推动被弹射的物体向外运动，其实就是电磁炮的一种形式。过去常采用的弹射有机械弹射，如弹簧、皮筋等。能量弹射如：子弹（利用火药瞬间爆发能量）、磁悬浮列车等。

电磁弹射器相比蒸汽弹射器区别在于不需要蒸汽来驱动活塞而是用电来驱动

三、人工智能原理？

人工智能的工作原理是：计算机会通过传感器（或人工输入的方式）来收集关于某个情景的事实。计算机将此信息与已存储的信息进行比较，以确定它的含义。

计算机会根据收集来的信息计算各种可能的动作，然后预测哪种动作的效果最好。

计算机只能解决程序允许解决的问题，不具备一般意义上的分析能力。

四、万花尺教案原理？

1、万花尺的基本原理是一个齿轮与另一个固定齿轮啮合，把笔尖放在动齿轮上的小孔里，齿轮运动时笔划过的轨迹可以形成美丽的曲线。

2、程序运行的原理也类似：让动齿轮每次滚过一个小的角度，计算小孔的坐标位置，然后记录下来。

3、把所有记录下来的点坐标连缀成一条Bezier曲线就行了。

4、在这个插件中，固定齿轮、动齿轮、动齿轮上的小孔都是用户自己画的，当然，不用把一个个齿都画出来，用一个大圆代替固定齿轮、用一个小圆代替动齿轮（滚轮）就行了，程序可以保证两者准确啮合。

5、 Select Path按钮要求用户先选择一个圆作为固定不动的大齿轮，即path。

6、其实选任何曲线都可以，不一定是圆，甚至也可以选一条不封闭的曲线，这就是数字技术的优势了。

7、先选曲线，再点击Select Path，程序会“记住”用户选择图形。

8、如果点按钮时忘了选曲线，程序会给出提醒。

9、Select Roller的功能类似，用来选择“滚轮”（Roller），就是万花尺里的动齿轮。

10、对所选的滚轮有几个要求：1） 必须是群组，把滚轮外圈（就是一个圆）和笔孔（小圆，可以有好几个）组合在一起作为一个对象来选中；2） 群组中最大的一个被当做外圈，其他物体统统当做笔孔；3） 滚轮外圈必须是圆的，否则程序会提示错误然后退出；除滚轮外圈外的其他物体可以不是圆的，它们的中心坐标提供了画曲线所需的控制点，它们的形状则不重要，可以是任意形态。

11、1. 基本原理万花尺的基本原理是一个齿轮与另一个固定齿轮啮合，把笔尖放在动齿轮上的小孔里，齿轮运动时笔划过的轨迹可以形成美丽的曲线。

12、程序运行的原理也类似：让动齿轮每次滚过一个小的角度，计算小孔的坐标位置，然后记录下来。

13、把所有记录下来的点坐标连缀成一条Bezier曲线就行了。

14、在这个插件中，固定齿轮、动齿轮、动齿轮上的小孔都是用户自己画的，当然，不用把一个个齿都画出来，用一个大圆代替固定齿轮、用一个小圆代替动齿轮（滚轮）就行了，程序可以保证两者准确啮合。

15、上图是一个滚轮（右下角）沿着一个圆（中间的粗黑线）滚动，滚轮中小孔的运动轨迹产生的两条曲线（红蓝线），其中红线是滚轮在圆外滚动，蓝线是滚轮在圆内滚动。

16、为了方便理解，把不同位置上的滚轮都画了出来，可以清晰地看到小孔的运动轨迹。

17、2. 使用说明下图是插件界面，已经尽可能的简单了。

18、除了右下角的广告，这个插件总共有一个参数和四个按钮。

19、 Select Path按钮要求用户先选择一个圆作为固定不动的大齿轮，即path。

20、其实选任何曲线都可以，不一定是圆，甚至也可以选一条不封闭的曲线，这就是数字技术的优势了。

21、先选曲线，再点击Select Path，程序会“记住”用户选择图形。

22、如果点按钮时忘了选曲线，程序会给出提醒。

23、Select Roller的功能类似，用来选择“滚轮”（Roller），就是万花尺里的动齿轮。

24、对所选的滚轮有几个要求：1） 必须是群组，把滚轮外圈（就是一个圆）和笔孔（小圆，可以有好几个）组合在一起作为一个对象来选中；2） 群组中最大的一个被当做外圈，其他物体统统当做笔孔；3） 滚轮外圈必须是圆的，否则程序会提示错误然后退出；除滚轮外圈外的其他物体可以不是圆的，它们的中心坐标提供了画曲线所需的控制点，它们的形状则不重要，可以是任意形态。

25、Rounds参数指示滚轮滚多少圈，默认是一圈，这个数字可以不是整数。

26、Select Path和Select Roller两个按钮都执行完后，下面的两个按钮才变得可用。

27、Roller Rounding按钮用于对滚子进行小幅缩放，使path的长度正好是滚子周长的整数倍，这样滚子在path上滚完后笔孔可以回到原位，笔孔扫过的轨迹可以形成一条封闭曲线。

28、如果Rounds参数不是1，则不要点这个按钮，否则滚轮滚过的每一圈产生的曲线都是相同的，重叠在一起。

29、玩过万花尺的人可能会注意到，大齿轮的齿数通常不会是滚轮齿数的整数倍，两个齿数一般是互质的，这样可以滚出很复杂的花纹出来。

30、Go！按钮是执行按钮，按下后开始制作花纹。

31、3. 单曲线先来看看最简单的path和最简单的滚轮合作的结果。

32、上图左path右滚轮，滚轮大小圆整过（即使用Roller Rounding按钮调整过），Rounds=1。

33、得到的是一个五瓣梅花的形状（下图左）。

34、如果滚轮没有圆整，将得到一个不封闭的图形（下图右）。

35、右图看起来很丑，不过把圈数加大就好看了，下图是Rounds=30的效果。

36、改变path大圆的直径，花纹会发生有趣的变化（并不是简单的等比例缩放）。

37、以下几个图是path直径依次缩小的效果。

38、下面三个花纹来得不容易，滚轮与path长度的比例关系要求十分精确，只在一个很小的范围内才能做出这个效果。

39、上面几个图画出来的曲线都在path大圆的外面，也就是说，滚轮是在大圆外面滚。

40、如果把path曲线的方向反过来，滚轮就会在里面滚。

41、曲线反向可以进入曲线编辑状态右击曲线选择反向实现，如下图所示：以下是path大圆逐渐放大的执行效果。

42、滚轮中的笔孔也可以设置在滚轮外面，如下图所示。

43、实物万花尺这么做可是有点困难。

44、能产生什么效果可以自己试试看。

45、4. 多曲线如果需要同时画多条曲线，只要在滚轮上多画几个笔孔即可。

46、程序准备了几个做好的滚轮，主要区别是上面笔孔的排列方式。

47、程序执行时，滚轮上的每一个笔孔都会画出一条单独的曲线。

48、下面5个图依次是上述5个滚轮在椭圆path上产生的曲线组，Rounds=1。

49、因为有多条曲线，就用不同的色彩标识出来以示区别，上面那些曲线虽然很复杂，但都只有一条。

50、第一个和第三个看起来很像，但又略有区别，比较一下笔孔和滚轮外圈的位置关系对曲线形态的影响。

51、5. 非封闭的Path开放曲线也可以做path，不过这样就不能一圈一圈没完没了的滚了，滚到头即停。

52、所以如果所选的Path不是封闭图形，则Rounds参数会自动按1计算，不管用户填了多少圈。

53、下图是第三个滚轮在一条螺旋线上滚动的结果。

54、下面这条曲线的path是随手画的。

55、6. 异形Path程序允许用户使用任何形状的path。

56、最后一个略猥琐，可以无视。

57、7. 虚拟机械前面提到的Generative Art是数字艺术中的一个大类，就这个插件而言，称其为机械曲线更合适些，因为这类曲线可以摆脱软件程序，制作真实的机械机构来画。

58、其实所有平面机械机构的运动轨迹都可以用类似的方法做出来，并没有太多的技术困难。

59、可以称之为机械运动机构的“数字原型机”，对产品的机构设计不失为一种简单而有效的实验手段。

60、例如机械设计中有个经典的题目是在没有滑块（只有铰链）的条件下让运动机构中的某个点走直线，或走一段直线。

61、如果让程序自动设计这类机构，虽然可以做，但是非常复杂，对问题本身和约束条件的定义就是一个很大的挑战。

62、传统优化方法处理这类问题也会面临计算量和机构模拟运行方面的困难，设计师基本帮不上什么忙。

63、而类似万花尺这种虚拟机构则可以直接看到某个点的运动轨迹，对形态判断、空间布局等任务都足够直观，如果再能结合交互式进化或用于功能原型寻优的遗传编程等技术，设计师直接参与运动机构的求解也不是做不到。

64、本文的做法可以作为一部分运动机构问题的解决之道，前提是设计师能够自己写代码。

65、这个插件程序只有200多行，有初中数学功底即可动手编写，并不需要深厚的工科基础。

66、这类需求由于比较小众，设计师们趁手的工具并不多。

67、专业的物理引擎当然有，但不一定适合设计师使用，有些特殊的需求也难以面面俱到。

68、既然不难，设计师们不妨撸起袖子自己干吧。

69、万花尺也称繁花曲线规，是利用数学几何原理制作而成，通过改变母尺与子尺的半径，以及小孔距离圆心的距离，从而绘制出不同的曲线条。

五、gpt人工智能原理？

GPT是一种基于Transformer架构的语言模型，使用预训练和微调的方法，在大规模文本语料库上进行自回归的训练，生成具有深层结构的语言模型，并使用Transformer结构进行序列建模，以实现各种自然语言处理任务。

六、gtp人工智能原理？

GPT是一种基于Transformer架构的语言模型，使用预训练和微调的方法，在大规模文本语料库上进行自回归的训练，生成具有深层结构的语言模型，并使用Transformer结构进行序列建模，以实现各种自然语言处理任务。

七、人工智能聊天原理？

要了解人工智能的聊天原理，就要了解人工智能（Artificial Intelligence或简称AI）有时也称作机器智能，是指由人工制造出来的系统所表现出来的智能。这里，“人”也可以广义理解为任何生命体，比如说外星人，如果它们真的存在的话。通常人工智能是指通过普通计算机实现的智能。该词同时也指研究这样的智能系统是否能够实现，以及如何实现的科学领域。

人工智能的一个比较流行的定义，也是该领域较早的定义，是由當時麻省理工學院的约翰·麦卡锡在1956年的达特矛斯会议上提出的：人工智能就是要让机器的行为看起来就象是人所表现出的智能行为一样。但是这个定义似乎忽略了强人工智能的可能性（见下）。另一个定义指人工智能是人造机器所表现出来的智能。总体来讲，目前对人工智能的定义大多可划分为四类，即机器“像人一样思考”、“像人一样行动”、“理性地思考”和“理性地行动”。这里“行动”应广义地理解为采取行动，或制定行动的决策，而不是肢体动作。

强人工智能和弱人工智能

强人工智能观点认为有可能制造出真正能推理（Reasoning）和解决问题（Problem_solving）的智能机器，并且，这样的机器能将被认为是有知觉的，有自我意识的。强人工智能可以有两类：

类人的人工智能，即机器的思考和推理就像人的思维一样。

非类人的人工智能，即机器产生了和人完全不一样的知觉和意识，使用和人完全不一样的推理方式。

强人工智能

弱人工智能观点认为不可能制造出能真正地推理和解决问题的智能机器，这些机器只不过看起来像是智能的，但是并不真正拥有智能，也不会有自主意识。

目前的主流科研集中在弱人工智能上，并且一般认为这一研究领域已经取得可观的成就。强人工智能的研究则处于停滞不前的状态下。

弱人工智能

“强人工智能”一词最初是约翰·罗杰斯·希尔勒针对计算机和其它信息处理机器创造的，其定义为：

“强人工智能观点认为计算机不仅是用来研究人的思维的一种工具；相反，只要运行适当的程序，计算机本身就是有思维的。”（J Searle in Minds Brains and Programs. The Behavioral and Brain Sciences, vol. 3, 1980）

关于强人工智能的争论不同于更广义的一元论和二元论的争论。其争论要点是：如果一台机器的唯一工作原理就是对编码数据进行转换，那么这台机器是不是有思维的？希尔勒认为这是不可能的。他举了个中文房间的例子来说明，如果机器仅仅是对数据进行转换，而数据本身是对某些事情的一种编码表现，那么在不理解这一编码和这实际事情之间的对应关系的前提下，机器不可能对其处理的数据有任何理解。基于这一论点，希尔勒认为即使有机器通过了图灵测试，也不一定说明机器就真的像人一样有思维和意识。

也有哲学家持不同的观点。Daniel C. Dennett 在其著作 Consciousness Explained 里认为，人也不过是一台有灵魂的机器而已，为什么我们认为人可以有智能而普通机器就不能呢？他认为像上述的数据转换机器是有可能有思维和意识的。

有的哲学家认为如果弱人工智能是可实现的，那么强人工智能也是可实现的。比如Simon Blackburn在其哲学入门教材 Think 里说道，一个人的看起来是“智能”的行动并不能真正说明这个人就真的是智能的。我永远不可能知道另一个人是否真的像我一样是智能的，还是说她／他仅仅是看起来是智能的。基于这个论点，既然弱人工智能认为可以令机器看起来像是智能的，那就不能完全否定这机器是真的有智能的。Blackburn 认为这是一个主观认定的问题。

需要要指出的是，弱人工智能并非和强人工智能完全对立，也就是说，即使强人工智能是可能的，弱人工智能仍然是有意义的。至少，今日的计算机能做的事，像算术运算等，在百多年前是被认为很需要智能的

八、人工智能物理原理？

人工智能的原理，简单的形容就是：

人工智能=数学计算。

机器的智能程度，取决于“算法”。最初，人们发现用电路的开和关，可以表示1和0。那么很多个电路组织在一起，不同的排列变化，就可以表示很多的事情，比如颜色、形状、字母。再加上逻辑元件（三极管），就形成了“输入（按开关按钮）——计算（电流通过线路）——输出（灯亮了）”

九、人工智能冻干机原理？

冷冻干燥机是利用升华的原理进行干燥的一种技术，是将被干燥的物质在低温下快速冻结，然后在适当的真空环境，使冻结的水分子直接升华成为水蒸气蒸发的过程。

经冷冻干燥处理的产品易于长期保存，加水后可以恢复到冻干前状态 ，并且保持原有生化特性。

十、人工智能训练原理？

以下是我的回答，人工智能训练原理主要基于机器学习和深度学习技术。机器学习是让计算机系统能够从数据中自动学习和改进算法，从而不断提升预测和决策能力。

而深度学习是机器学习的一个分支，通过模拟人脑神经元的连接方式，构建深度神经网络，以处理更加复杂和抽象的任务。

在训练过程中，系统通过反向传播算法不断调整网络参数，以最小化预测误差，从而实现对数据的有效学习和利用。

这种训练方式使得人工智能系统能够不断学习和进化，以适应各种复杂多变的环境和任务。